算法复杂度分析

最新推荐文章于 2025-03-29 10:57:52 发布
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分类专栏： 算法技术 搬博
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最大公约数的三种算法复杂度分析时间计算.pdf
02-22
《最大公约数的三种算法复杂度分析》 在计算机科学中，算法的效率是衡量其性能的重要指标，特别是在处理大量数据时。本文将详细探讨求两个自然数最大公约数（Greatest Common Divisor, GCD）的三种常见算法：连续...
圈复杂度
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千里之行，始于足下。
07-26 6万+
文章是转来的，刚好今天公司同事给我们分享了这方面的一些资料，其中用到的例子就是文字最后的那个例子。但是例子中的代码用SourceMonitor计算圈复杂度确实7。有朋友知道缘由可以分析下的。话说不同公司对圈复杂度的要求也有不一样的，比如有的公司把switch语句作一个圈复杂度，而有的却是安装case的个数来计算的。 不过重要的是要有意识的减少自己代码的圈复杂度，毕竟你也不希望去维护一个圈
控制流图、圈复杂度
spring_willow的博客
04-26 3万+
继续上次的测试作业，学习完程序插装的概念，今天学习测试的静态分析方法：绘制控制流图与计算圈复杂度。 一、控制流图： 一个过程或程序的抽象表现，常以数据结构链的形式表示。   二、圈复杂度： 复杂度越高，软件质量就越低，测试就越困难。 圈复杂度（McCabe)，其复杂度V（G）可按以下公式计算：           V（G） = E – n + 2 其中，E为图G中的边数，
算法复杂度分析（下）：最好、最坏、平均、均摊等时间复杂度概述
weixin_30484739的博客
01-08 1053
细化时间复杂度分析 代码千千万，有些代码逻辑会很复杂，所以为了更细化的分析算法的复杂度，再复杂度分析方面引入了4个知识点： 1.最好情况时间复杂度（best case time complexity）。 2.最坏情况时间复杂度（worst case time complexity）。 3.平均情况时间复杂度（average case time complexity）。 4.均摊时间复杂度...
算法复杂度分析-集大成篇
深入挖掘，筑基为先；知其然，知其所以然。
02-04 3183
复杂度分析总是迷迷糊糊，来看看这篇吧！！
C++算法复杂度分析
wsys_yysn的博客
03-29 857
算法复杂度分析是评估算法效率的关键工具，它帮助我们理解算法在不同规模输入下的性能表现。答：数学家有一个定义，只要一个算法找到答案所需要的时间，能做到n^k可以了。n^k 是n的多项式，因此满足这个条件的算法，叫做多项式时间算法。多项式时间算法是一个好算法。通过了解算法复杂度分析，可以预测算法性能，做出更合理的算法选择，优化现有代码的效率。(大数据来了，有些算法抵不住啊，必须要更新自己的知识库了)🐍🐍🐍🐍🐍🐍。(题外话：算法的改进需要人，人也需要反过来“驯服”算法，大家加油！：好算法和坏算法的关键
算法复杂度的分析
chongjingcongqia的博客
10-04 1427
1.1 数据结构数据结构(DataStructure)是计算机存储、组织数据的⽅式，指相互之间。没有⼀种单⼀的数据结构对所有⽤途都有⽤，所以我们要学各式各样的数据结构， 如：线性表、树、图、哈希等1.2 算法算法(Algorithm)就是定义良好的计算过程，取⼀个或⼀组的值为输⼊，并产⽣出⼀个或⼀组值作为输出。简单来说算法就是，⽤来将输⼊数据转化成输出结果。2. 算法效率如何衡量⼀个算法的好坏呢？这时就需要引入复杂度来对一个算法进行效率评价2.1 复杂度的概念。
Java 常见集合之算法复杂度分析
m0_57836225的博客
11-01 879
在这篇博客中，我们将深入探讨 Java 常见集合相关的算法复杂度。了解算法复杂度对于我们评估集合在不同操作下的性能表现至关重要，这能帮助我们在实际开发中根据具体场景选择最合适的集合类型。
算法复杂度分析看这一篇就够了
程序员小刘
01-23 1843
2023年也慢慢的步入了年末，光阴易逝，前段时间在学习算法的时候谈到了复杂度，所以今天就来总结一下算法的复杂度是衡量算法执行效率的度量标准。它描述了随着输入规模的增加，算法所需执行的基本操作的数量或运行时间的增长程度。一般来说，算法的复杂度可以分为时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度衡量的是执行算法所需的时间，通常以大O符号（O）来表示。例如，O(1)表示常数时间复杂度，即算法的执行时间与输入规模无关；O(n)表示线性时间复杂度，算法的执行时间与输入规模呈线性关系；
大O表示法与算法复杂度分析：深入理解与应用指南
08-13
本文详细介绍了大O表示法及其在算法复杂度分析中的应用，包括算法复杂度的重要性、大O表示法的基本概念和分类、如何使用大O表示法进行复杂度分析，以及代码示例。希望这能帮助读者更好地理解和应用大O表示法，提高...
怎么算matlab算法复杂度,算法复杂度分析
weixin_39754267的博客
03-16 5821
1. 何为数据结构？何为算法？简单来说，数据结构就是数据的存储方式，比如数组就是把数据存在一段连续的内存上，而链表则是通过指针的关联将数据存在任意可用的内存上；栈是先进后出，队列是先进先出。而算法则是对这些数据的操作方法，比如数据的插入、查找、删除、排序等。二者相辅相成，互为一体，数据结构为算法服务，而算法要在指定数据结构上进行操作。2. 复杂度分析？学习数据结构和算法的目的是为了在实际应用的时候...
WSN资源
leehwi的专栏
06-24 932
WSN资源1、sourceforge上的一个代码，为来的及研究点击“这里”和“这里”2、wsnlab，一会能打开，一会XXX收藏地址吧3、Wireless Sensor Networks 有source，细看吧，夜深了点我打开4、来自法国，主要是Leach等以及作者自己WSN协议仿真代码内容“点我”5、无线传感器网络安全 地址，点我http://www.cs.princeton.edu/~tand
FlappyBird 小游戏所使用的图片和音效资源
04-05
仅供学习使用
时间序列分析中非线性和多维度格兰杰因果检验的应用与实现
最新发布
04-05
内容概要：本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法，包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处，适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验，能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系，尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题，而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例，帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群：从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士，尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标：①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系；②分析不同分位数下的经济变量因果关系；③处理不同频率数据的因果关系；④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法，研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议：由于涉及较多数学公式和编程代码，建议读者具备一定的统计学和编程基础，特别是对时间序列分析有一定了解。同时，建议结合具体案例进行实践操作，以便更好地掌握这些方法的实际应用。
直流电机双闭环控制系统的Python与Matlab仿真及参数调优
04-05
内容概要：本文详细介绍了直流电机双闭环控制系统的原理及其仿真实现。首先构建了一个DC电机的动力学模型，定义了电枢电阻、电感、转矩常数等参数，并通过Python实现了电机的更新机制。接着引入了双环控制器，外环控制转速，内环控制电流，利用PID控制器进行调节。文中强调了电流环和转速环之间的协调关系，以及调参过程中的一些实用技巧，如先调整内环再调整外环，比例先行积分缓。同时提供了MATLAB/Simulink环境下的具体实现步骤，包括设置合理的采样时间和加入必要的滤波器，确保系统的稳定性。此外，还分享了一些常见的错误案例和解决办法，帮助读者更好地理解和应用这一技术。 适合人群：具有一定自动化控制基础，尤其是对电机控制感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标：适用于需要精确控制电机转速和电流的应用场合，如工业机器人、电动汽车等领域。目标是使读者能够掌握双闭环控制的基本原理，并能够在实际项目中灵活运用。 其他说明：文中不仅提供了详细的代码示例，还有丰富的图表辅助解释，便于读者直观理解各个部分的工作原理。对于初学者来说，建议从简单的单环控制入手，逐步过渡到复杂的双环控制。
微信默认视频来电铃声 phonering.mp3
04-05
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算法复杂度分析：时间与空间效率
"算法复杂度分析ppt" 算法复杂度分析是衡量算法效率的重要方法，它主要关注算法在处理问题时所需时间和空间资源的数量。在计算机科学中，理解和分析算法的复杂度至关重要，因为这直接影响到软件的性能和实用性。本...
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